LASSO與其衍生方法之特性比較
本論文比較了幾種估計線性模型係數的方法,包括LASSO、Elastic Net、LAD-LASSO、EBLASSO和EBENet。有別於普通最小平方法,這些方法在估計模型係數的同時,能夠達到變數篩選,也就是刪除不重要的解釋變數,只將重要的變數保留在模型中。在現今大數據的時代,資料量有著愈來愈龐大的趨勢,其中不乏上百個甚至上千個解釋變數的資料,對於這樣的資料,變數篩選就顯得更加重要。本文主要目的為評估各種估計模型係數方法的特性與優劣,當中包含了兩種模擬研究與兩筆實際資料應用。由模擬的分析結果來看,每種估計方法都有不同的特性,沒有一種方法使用在所有資料都是最好的。 === In this stud...
Main Authors: | , |
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Language: | 中文 |
Published: |
國立政治大學
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Subjects: | |
Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0104354012%22. |